基于 Adaboost 的人脸检测系统的设计与实现(opencv+Python)-附件资源

针对因图像背景复杂、光照变化及面部旋转等因素的影响,使复杂背景下人脸检测难度大、速度慢和准确率低的问题,使用Adaboost算法进行人脸检测,并在OpenCV上实现其检测过程。分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验,其检测准确率分别为85%和99%,平均检测时间分别是16.67ms/张和76ms/张。实验结果表明,该算法能在复杂背景下准确、快速地实现人脸检测,且能满足人脸识别系统实时性的要求。

这篇论文讲述了基于haar特征的adaboost算法，具体介绍实现人脸检测的过程

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使用opencv3.1中自带训练引擎，人脸识别数据集，里面包含一个自动获取文件名字并生成对应文本的C++程序

利用AdaBoost训练分类器的过程比较繁琐，这篇文章总结了全部过程，很详细，看完就会

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说明文档内容： 第一章 概述：1）研究背景和现状；2）情感分析的概念 第二章 微博的获取与清理：1）微博的反爬虫机制；2）微博的获取；3）微博的分词与降噪 第三章 SVM初步分类：1）svc；2）实验 第四章 利用贝叶斯定理进行情感分析 第五章 利用AdaBoost加强分类器 第六章 总结与展望

BP神经网络可以解决地表沉陷等非线性关系问题，为了更精确地进行地表沉陷变形预测，引入Adaboost算法对BP神经网络进行改进，并运用Matlab R2014a建立基于Adaboost的BP神经网络地表沉陷预测模型。首先通过BP神经网络进行训练、测试，经过多次迭代，将每个BP神经网络作为一个弱预测器加权组合，形成强预测器，并首次对青岛地铁3号线保河区间隧道进行地表下沉值预测。预测结果表明：Adaboost的BP神经网络预测下沉值的平均绝对误差为0.585 3 mm，平均相对误差为5.82%，与BP神经网络预测相比，绝对误差降低了2.594 7 mm，相对误差降低了27.46%，由此表明Adaboost的BP神经网络适用于地表沉陷预测，且预测精度更高。

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